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孙照莹
作品数:
2
被引量:9
H指数:2
供职机构:
西安交通大学电子与信息工程学院自动控制研究所
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发文基金:
国家重点基础研究发展计划
西安交通大学自然科学基金
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
李国齐
西安交通大学电子与信息工程学院...
赵广社
西安交通大学电子与信息工程学院...
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1篇
2007
1篇
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Fisher准则K-L变换和SVM在分类中的应用
被引量:7
2006年
在模式分类问题中,利用Fisher准则及K-L变换将样本数据从高维特征空间映射到低维特征空间以提取特征;而SVM(支持向量机)引进核函数隐含的映射把低维特征空间中的样本数据映射到高维特征空间来实现分类。文章利用三种方法对鸢尾属植物数据集的分类进行仿真试验,并对仿真结果进行分析比较,给出了三种方法在模式分类应用中的异同以及他们之间的内在联系和区别。
李国齐
赵广社
孙照莹
关键词:
FISHER准则
K-L变换
映射
基于样本相似度曲面重构的核函数构造
被引量:2
2007年
根据数据特征构造核函数是当前SVM(支持向量机)的难点,文章采用重构数据样本相似度曲面的方法构造三种新的核函数.证明前两种核是Mercer核,并且讨论了三种核的存在性、稳定性和唯一性.指出核函数的本质是表达相似性的工具,核函数与Mercer条件、正定性、对称性互为非充分非必要条件.仿真研究表明,本核函数对学习样本本身的分类是完美的,而且其泛化能力优于传统核函数的SVM.
李国齐
赵广社
孙照莹
关键词:
曲面重构
相似度
数据特征
径向基函数
核函数
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